CUSPEA学者系列讲座：朱晓东校友带你走进2024年诺贝尔物理学奖的探索之旅

学者讲座

第十二期CUSPEA

学者系列讲座

2024年10月28日，上海交通大学物理与天文学院在线上举行了第十二期CUSPEA学者系列讲座，邀请1977级校友、首届CUSPEA项目学生朱晓东博士为同学们带来关于2024年诺贝尔物理学奖的深度解读。朱晓东博士不仅是物理学界的资深研究者，还是今年诺贝尔物理学奖获得者John J. Hopfield教授的师弟。他在本次讲座中向学生们分享其奠定神经网络物理机制的历程,生动阐释了神经网络的科学原理、最新发展及其对人工智能（AI）技术的深远影响，并结合自己求学及科研经历，分享了在非平衡统计物理、复杂系统等交叉领域的见解与探索。校内师生、校友等130余人参加了讲座，活动由李政道物理班班主任黄俊挺老师主持。

讲座内容回顾

朱晓东博士从其个人的学术之路讲起，回顾了在恢复高考后的1977年考入交大的求学生涯以及之后加入CUSPEA项目赴美深造的历程。他特别提到自己的导师Albert Overhauser教授（核磁共振效应的发现者、美国国家科学奖章获得者）对其学术发展的深远影响，感叹导师以独立探索和创新思维的培养方式，使自己在理论物理的道路上坚定前行。同时，朱博士也提到Hopfield教授在神经网络领域的开创性研究，详细解读了神经网络的科学原理、Hopfield模型的形成过程，以及如何通过统计物理的方法模拟大脑神经元的记忆与学习过程。

在介绍2024年诺贝尔物理学奖的授奖背景时，朱晓东博士详细讲解了获奖者John J. Hopfield教授的“Hopfield网络”如何成功将神经元行为模式与物理学中的相变理论相结合。他解释说，Hopfield教授通过将自组织性、突变性等特性引入神经网络模型，建立了一种能够处理联想记忆的算法，为后续人工智能的发展奠定了坚实基础。他进一步指出，Hopfield网络的建立是基于经典的二维伊辛模型（Ising Model），这一模型展示了系统在相变点附近的行为具有自组织性，并且可以在随机扰动中形成稳定的记忆状态，这一理论成为人工神经网络研究的基石之一。

朱晓东博士在讲座中提到，2024年诺贝尔物理学奖授予神经网络研究代表了当代物理学向前沿跨学科研究的进一步迈进。他特别指出，随着AI技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的广泛应用，神经网络的研究已不仅仅局限于实验室中的模型构建，而是逐步成为推进各类学科发展的关键工具。朱博士认为，随着科学技术的进步，尤其是在自组织临界性理论、非平衡统计物理和复杂系统等交叉领域的进一步研究，我们或许会在未来看到更多激动人心的科学成果出现。

讲座的尾声，朱晓东博士为学生们提供了在科研方向选择上的宝贵建议。他强调，在物理学的诸多领域中找到适合自己并具备长远潜力的研究方向至关重要。他以自身经历为例，鼓励学生们在学术道路上要具备跨学科视野，敢于从其他学科中汲取灵感，尤其是在神经网络与自组织临界性、复杂系统交叉的研究领域，因为这些领域正是未来可能产生突破性成果的温床。

在互动环节中，朱博士还与同学们探讨了AI技术和物联网的融合前景。当被问及AI技术的发展方向时，他谈到物联网（IoT）将为AI提供海量的数据支持，而AI则能为IoT实现更高效的数据管理与分析。他还进一步分享了自己在研发超高频RFID读写芯片时的经验，指出这种高效的数据传输方式或许将成为未来智能系统中的关键一环，为人类生活带来更多便利。

此外，朱晓东博士还提到了目前AI技术的局限性，特别是当前机器学习依赖于大量计算资源与海量数据的挑战。他提到，虽然当前AI技术的计算效率不断提升，但如何构建真正具备自主学习与适应性的智能体，仍然是一个未解之谜。在总结中，他鼓励同学们要深入理解物理规律，尤其是在非平衡统计物理、临界现象等基础理论上进行探索，因为这些理论不仅可以拓展神经网络的研究思路，也将为AI的发展注入新的生命力。

本次CUSPEA学者系列讲座，不仅为同学们解开了诺贝尔奖获奖研究背后的科学奥秘，也为学生们未来的科研方向提供了启迪。在新兴学科交叉融合的浪潮中，朱晓东博士以自身经历为例，向同学们展示了一个物理学家不断开拓创新、勇敢追梦的学术人生，激励同学们在未来的研究中勇攀高峰，为科学发展贡献自己的力量。

图文：李政道物理班  徐飞扬

图文编辑：叶丹

责任编辑：叶丹、朱敏

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